基因在很多人類復雜疾病中起到了關鍵的作用,腫瘤的發(fā)生與基因的改變密切相關。構建基因共表達網絡(gene co-expression network,GCN)是表征基因間相關模式的有效方法。其中加權基因共表達網絡分析(Weighted gene co-expression networkanalysis,WGCNA)使用無尺度網絡(scale-freenetwork)準則對節(jié)點間的相似度進行冪指數加權,將具有高度拓撲重疊的一組基因劃分到一個基因模塊,能夠有效地識別出具有生物學意義的基因模塊與樞紐基因,被廣泛應用于國際生物醫(yī)學領域�？谇击[狀細胞癌(Oral squamous cell carcinomas,OSCC)是全球最常見的頭頸癌,每年診斷的新病例超過30萬例。研究表明,miRNA參與了口腔鱗癌細胞的生長、分化、凋亡、浸潤及轉移等過程。miRNA如何相互作用并影響這一過程尚不清楚。本文將WGCNA算法應用于Shaih等人通過配對設計(Paired design)實驗得到的miRNA表達譜數據,旨在尋找與口腔鱗癌顯著相關的miRNA模塊。我們首先證明了在配對設計數據分析中使用Pearson相關系數來構建共表達網絡是可行的。為了解釋配對數據中存在的組間隨機效應,我們使用線性混合效應模型(linear mixed-effects model,LMM)來度量miRNA 模塊與癌癥的相關性。我們鑒別出了 2個與口腔鱗癌顯著相關的miRNA模塊,其中turquoise模塊包含254個miRNA,grey模塊包含309個miRNA�；诠�(jié)點的連通度(degree)我們在turquoise 模塊中找到了其樞紐miRNA:miR-let-7。研究表明let-7家族miRNA與口腔鱗癌有著密切關聯。最后,我們使用miRsystem對核模塊內miRNA進行了靶基因預測與KEGG代謝通路富集分析。分析結果顯示兩個模塊中的miRNA具有大量相同的靶基因,并且最富集的前6個KEGG代謝通路是相同的,分別為:PATHWAYS IN CANCER,WNT SIGNALING PATHWAY,NEUROTROPHIN SIGNALING PATHWAY FOCAL ADHESION,MAPK SIGNALING PATHWAY和AXON GUIDANCE。相比于Shaih等人采用的基于探針的方法,網絡分析的方法能夠幫助我們了解miRNA是如何共同作用并影響口腔鱗癌的。WGCNA方法在以往的研究中被應用于獨立的口腔鱗癌基因表達譜數據,本文我們優(yōu)化了一般WGCNA流程使之適用于配對設計的實驗數據,并采用線性混合效應模型來解釋一對樣本之間的關聯。
【學位單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R739.8;O157.5
【部分圖文】：

圖２－１?ＷＧＣＮＡ?—般流程??Ｆｉｇ．２－１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ＷＧＣＮＡ??ＣＮＡ實現加權基因共表達網絡分析。??常樣本點的特征具有較大差別，數據本身的產生離群樣本。在構建網絡時，離群樣本會對需要首先刪除相關數據。本文通過類平均法對葉節(jié)點高度ｆｉ著高于其他樣本的離群樣本。在除與離群樣本相匹配的對照組或實驗組樣本。本進行層次聚類以檢查是杏存在離群樣本。??共表達網絡??中，我們將基圍作為網絡的節(jié)點（ｎｏｄｅ），將

定義了每個模塊的特征＿量謹．困ＭＥ?（ｍｏｄｕｌｅｅｉｇｅｎｇｅｎｅ），它是每個模塊的第??主成分，代表了該模塊基儀的整體表達水平《構建加權基西共表達網絡并識別基??國模塊的步驟如圖２－２所示。ＷＧＣＮＡ使甩到的網絡分析概念整理在表２－１中。??定義基因共表達相似矩陣??？＝｜ｃｏｒ（Ｓｉ，ｓｊ）｜???ｕ???選擇軟閾值，將相似矩陣轉換??為鄰接矩陣??ａＵ?—?ｓｆｊｆ?Ｐ?＾?１???ｉｒ???計算節(jié)點間相異度??ｍｉｎ｛ｋｉ，?ｋｆ＼?＋?１?—??ｄＪＪ?＝?１?－?（Ｏｉｊ??ｖ??通過層次聚類和剪枝算法識別??基因棋塊??圖２－２構建加權基因共表達網絡??Ｆｉｇ．２－２?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ?ａ?ｗｅｉｇｈｔｅｄ?ｇｅｎｅ?ｃｏ－ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ??－１１?－??

圖３－１修改后的ＷＧＣＮＡ流程??Ｆｉｇ．３－１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｍｏｄｉｆｉｅｄ?ＷＧＣＮＡ?ｐｉｐｅｌｉｎｅ??紹了在配對設計實驗中，如何恰當應用ＷＧＣＮ計數據中節(jié)點間的相似度，并證明了：Ｐｅａｒｓｏｎ相均適用。在尋找與表型顯著相關的模塊時，由要在模型中考慮一＾ｊ？樣本受到的同一個隨機效—般流程中使用Ｐｅａｒｓｏｎ相關系數來評估基因性混合效應模型。我們使用線性混合效應模型來度量各個基菌模塊與表型之．間關聯。＿時，我算方法為線性混合效應模型的檢驗統計值＾此刪除與之匹配的實驗組或對照組中的樣本。??
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本文編號：2841185